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J-GLOBAL ID：201802218680320740   整理番号：18A2044653

魚群探索アルゴリズムの性能改善【JST・京大機械翻訳】

Improving the Performance of the Fish School Search Algorithm

著者 (3件)： J. A. Bastos-Filho Carmelo (University of Pernambuco, Recife, Brazil) ,  P. Monteiro Rodrigo (University of Pernambuco, Recife, Brazil) ,  F. V. Vercosa Luiz (University of Pernambuco, Recife, Brazil)
資料名： International Journal of Swarm Intelligence Research  (International Journal of Swarm Intelligence Research)
巻： 9  号： 4  ページ： 21-46  発行年： 2018年 
JST資料番号： W3882A  ISSN： 1947-9263  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文において,著者らはFSS-CSと呼ばれる新しいバージョンのFish学校探索アルゴリズムを提案した。この放出は3つの有意な変化を有する。最初に,それは,重心計算を強化するために,改良供給機構を持った。第二に,それは最先端の非gre欲戦略を用いることによって探査を促進する。最後に,それは有望な既存の楕円ステップ減衰を組み込んだ。著者らは,性能を評価するために10のベンチマーク最適化問題における提案を評価した。結果は,提案したバージョンがほとんどの場合,単一モード最適化のためのFSSバージョンを上回ることを示した。Copyright 2018 IGI Global All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ベンチマーク ,  単一モード ,  重心 ,  最適化問題 ,  最適化 ,  *魚群
準シソーラス用語： 最先端 ,  *探索アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 魚群探索 ,  メタヒューリスティックス ,  最適化 ,  群知能

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： 魚 ,  探索アルゴリズム ,  性能改善